Detecção Automática de Estilos de Aprendizagem utilizando Clusterização e Traços de Navegação

Abstract

Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem são amplamente utilizados no apoio ao ensino-aprendizagem, contudo, a maioria destes sistemas fornece o mesmo conteúdo de iguais maneiras e formatos a todos os alunos. Acredita-se que a oferta de conteúdo personalizado a cada aluno, por meio da detecção de seu Estilo de Aprendizagem, favorece, sobremaneira, o processo de assimilação do mesmo. Este trabalho propõe uma abordagem totalmente automática para a detecção de Estilos de Aprendizagem de alunos por meio de suas interações em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Resultados preliminares apontam que a abordagem proposta mostra-se promissora na identificação automática das preferências de aprendizagem dos alunos.